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NLP(自然语言处理)与机器学习实战

【课程编号】:MKT004905

【课程名称】:

NLP(自然语言处理)与机器学习实战

【课件下载】:点击下载课程纲要Word版

【所属类别】:研发管理培训

【时间安排】:2019年04月13日 到 2019年04月14日6200元/人

2018年03月31日 到 2018年04月01日6200元/人

【授课城市】:广州

【课程说明】:如有需求,我们可以提供NLP(自然语言处理)与机器学习实战相关内训

【其它城市安排】:北京 上海

【课程关键字】:广州NLP培训,广州机器学习培训,广州自然语言处理培训

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课程介绍

Python是数据分析最常用的语言之一,中文自然语言处理(简称NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLP是一门融语言学、机器学习、统计学、大数据以及人工智能等于一体的科学。本课程偏重实战,不仅系统介绍了NLP涉及的知识点,同时也教会大家如何实际应用与开发。

本次培训主要介绍NLP所需要了解的Python科学包、正则表达式以及检索技术的知识。包括NLP相关的各个知识点:词法分析技术、句法分析技术、常用的向量化方法,分析情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程。介绍机器学习的一些基本概念,重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法,同时还分享了几个案例。每个部分都有对应源数据和完整代码,供实战使用。

自然语言处理(NLP)属于人工智能与计算机语言学的交叉领域,处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长,计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。

本培训适合通信、金融、保险、制造、医药、教育科研、市场调研、连锁零售和电子商务等行业的数据分析人员,通过本课程的学习,将对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解,并能将这些知识应用到日常工作中。

课程收益

1, 全面了解基于自然语言处理NLP和Python构建机器学习的相关知识。

2,学习NLP和Python构建机器学习的核心技术方法以及应用。

3,了解和使用NLP和Python构建机器学习应用系统。

培训对象

1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

2,牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。

3,政府机关,金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。

4,高校、科研院所牵涉到人工智能与机器学习的项目负责人。

课程大纲

第1讲 自然语言处理系统

1 什么是NLP

2 NLP的发展历程

3 NLP相关知识的构成

4 语料库

5 探讨NLP的几个层面

6 NLP与人工智能

第2讲 Python和NLP技术解析

1 NLP前置技术解析

2 搭建 Python开发环境

3 正则表达式在NLP的基本应用

4 Numpy使用详解

第3讲 中文分词技术

1 中文分词简介

2 规则分词

3 统计分词

4 混合分词

5 中文分词工具

第4讲 词性标注与命名实体识别

1 词性标注

2 词性标注实操

3 命名实体识别

4 命名实体识别实操

第5讲 关键词提取方法

1 关键词提取技术概述

2 关键词提取算法TF/DF算法

3 TextRank算法

4 LSA/LSI/LDA算法

5 实战提取文本关键词

第6讲 句法分析技术

1 句法分析概述

2 句法分析的数据集与评测方法

3 句法分析的常用方法

4 使用 Stanford Parser进行句法分析

第7讲 文本向量化

1 文本向量化概述

2 向量化算法word2vec

3 向量化算法doc2vec/str2vec

4 将网页文本向量化应用实例

第8讲 情感分析

1 情感分析技术

2 情感分析的应用

3 情感分析的基本方法

4 情感分析实战-电影评论分析

第9讲 NLP机器学习算法

1 机器学习简介

2 常用的机器学习方法

3 分类器方法

4 无监督学习的文本聚类

5 中文垃圾邮件分类实战

6 豆瓣读书数据聚类实战

第10讲 基于深度学习的NLP

1 深度学习和神经网络概述

2 词嵌入算法

3 训练词向量实践

4 LSTM网络和Seq2seq模型

5 seq2Seq问答机器人

杨老师

杨老师 主要研究网络信息分析、机器学习以及大数据相关技术,长期从事网络信息处理、机器学习以及大数据分析系统的研究开发工作,主持和参与了多个国家和省部级基金项目,具有丰富的工程实践及软件研发经验。

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